本文介绍了如何在Matlab中利用贝叶斯网络优化结合卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的模型，用于提高预测性能。首先，安装深度学习工具箱，接着创建CNN模型处理图像，再创建GRU模型处理序列数据，然后将两者结合并通过贝叶斯网络优化权重和超参数，以提升模型在手写数字识别和文本情感分类任务中的表现。
基于Matlab的贝叶斯网络优化卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU）的预测
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是两个非常常用的模型。它们分别适用于处理图像和时序数据。然而，在某些任务中，单独使用CNN或GRU可能无法充分挖掘特征信息，因此引入贝叶斯网络进行优化可以提高预测性能。
本文将介绍如何使用Matlab实现基于贝叶斯网络优化的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU）模型，并且提供相应的源代码。
首先，我们需要安装Matlab深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）。在Matlab命令行中输入以下命令来安装：
install toolboxname
其中，toolboxname是你要安装的工具箱名称。
接下来，我们将创建一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN模型。这里我们以手写数字识别为例，以MINST数据集为训练集。
layers = [
imageInputLayer(
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